La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-22
Aprendizaje de parámetros de agujeros negros dRGT en electrodinámica no lineal con escenarios de redes neuronales
Título original: Learning Parameters of dRGT Black Holes in Nonlinear Electrodynamics with Neural Network Scenarios
Se utiliza aprendizaje automático para restringir los parámetros de agujeros negros AdS en gravedad masiva tipo dRGT acoplada a electrodinámica no lineal. La esfera de fotones, la sombra del agujero negro y la tasa de emisión de energía se calculan mediante computación paralela de alto rendimiento, y un marco numérico restringe la carga eléctrica y el parámetro electrodinámico no lineal utilizando observaciones de sombra del Event Horizon Telescope. Las redes neuronales mapean luego las regiones de parámetros consistentes con las observaciones del EHT de M87*, SgrA*(VLTI) y SgrA*(Keck) dentro de intervalos de confianza de 1-sigma y 2-sigma, y se encuentra que las restricciones resultantes son consistentes con los datos empíricos de SgrA*(VLTI).